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Chao Newsクライアント記者のShen Aiqun氏とXueyan氏

8月11日、杭州で第1回北京・浙江人材100人会議が開催された。会議では、中国工程院の学者、楊華勇氏が「ハイエンド機器の革新と開発を促進する人工知能の探求」と題した基調講演を行った。

学術研究員の楊華勇氏が基調講演を行った。写真提供：ヤン・シュエヤン記者

Yang Huayong 教授は、流体伝達と制御の分野の専門家であり、中国工程院の会員です。彼は現在、浙江大学工学部の部長、流体力基礎部品および電気機械システムの国家重点研究所の所長、および浙江大学ハイエンド機器研究所の所長を務めています。

その日の講演では、人工知能の分野に焦点を当て、ハイエンド機器の革新的な開発を可能にする人工知能の探求について語った。

楊学者は、業界は一般に、科学データに基づく科学的探査方法が科学研究を実施する重要な方法になっていると信じていると指摘した。

現在、データ駆動型の科学的発見と工学シミュレーションが注目されています。将来的には、メカニズムとデータに基づいた科学的発見と工学シミュレーションの競争力が高まり、過去のデータの価値を最大化し、より多くのデータを使用してより正確な推論を実現できるようになります。したがって、産業分野では、AIのエンパワーメントにより、メカニズム+データの共同運転によりコーナーでの追い越しが可能になる大きな可能性があります。

楊教授はまた、新産業化を背景としたハイエンド機器のデジタル化開発の難しさについても語った。例えば、大量の異種データを分割して分析するのが難しい、非構造化知識をマイニングして抽出するのが難しい、多分野のメカニズムモデルの統合が複雑である、計算精度と効率のバランスが悪い、などです。設計コラボレーションの効率が低く、生産と製造のスケジュール設定が困難で、運用と保守のサービス品質が低下するという実際の生産管理の問題を解決する必要があります。同氏は、「ハイエンド機器のデジタル化を加速するための統合デジタル基盤」が早急に必要だと考えている。

変更するにはどうすればよいですか?楊教授は、国内外のデジタルベースシステムの現状を分析した後、データ、コンピューティング、AIによって駆動されるデジタルベースがハイエンド機器のインテリジェント製造を実現する唯一の方法であると指摘した。インテリジェントデジタルベースの重要な方向性は、産業データとメカニズムを一般的な大規模モデルとどのように深く統合するかです。

学術研究員の楊華勇氏が基調講演を行った。写真提供：ヤン・シュエヤン記者

ヤン学術院士は講演を通じて、ディーゼルエンジン動力システムの燃焼シミュレーションを強化するAIディープラーニング、ガスタービンブレード流れ場解析を強化するAIディープラーニング、パワーアップするAIディープラーニングなど、ハイエンド機器の科学研究におけるAIの探査事例もゲストに披露した。 PTMU（電力・熱管理ユニット）シミュレーション等が可能同時に、AIが製造、建設、マーケティング、運用保守などをどのように強化できるかの実例も紹介しました。

「AI の大型モデルはあらゆる分野の状況を大きく変えており、AI を積極的に採用する企業が増えています。しかし、企業は一般に、大型モデルのハードウェアに投資する際に、高コスト、選択肢の制限、調達の困難などの問題に直面します。」ヤン研究員は、「したがって、デジタルベースシステムに基づいて、データを管理し、知識を活用し、コンピューティングパワーを統合する能力を提供する必要がある。また、デジタルベースを使用して、製造チェーンの所有者、科学研究、および組織を統合する必要がある」と提案した。業界共通データを蓄積するための協会。」

「これに基づいて、オープンなハイエンド機器の大型モデルプラットフォームを使用して、機械機器の研究開発、設計、運用の統合を再構築し、マルチモーダルデータの分析と抽出、クロスモーダルデータの正確なマイニング、知識アクセス効率の最適化を実現します」 、12 のカテゴリで 100 以上の産業シナリオの提供を検討します」と学者のヤン氏は述べています。

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